Рекомендательная система в современных стриминговых сервисах работает на основе анализа пользовательских данных. 1 Она помогает предлагать контент, соответствующий интересам и предпочтениям пользователя. 14

Некоторые типы рекомендательных систем:

• Фильтрация на основе контента. 1 Система анализирует характеристики контента (жанр, режиссёр, актёры и т. д.) и предлагает похожие элементы. 1
• Коллаборативная фильтрация. 12 Система анализирует поведение пользователей, находит схожие паттерны среди них и рекомендует контент на основе предпочтений похожих пользователей. 1
• Гибридные модели. 1 Объединяют оба подхода для достижения более точных результатов. 1

Первый шаг работы рекомендательной системы — сбор и обработка данных. 1 Стриминговые сервисы собирают информацию об истории просмотров или прослушиваний, рейтингах и отзывах пользователей, времени просмотра или прослушивания контента, промотках и остановках. 1 Эти данные затем используются для обучения моделей нейросетей. 1

Некоторые типы нейросетей, которые часто используются в рекомендательных системах:

• Рекуррентные нейросети (RNN). 1 Хорошо справляются с последовательными данными, такими как история просмотров. 1 RNN могут учитывать порядок элементов, что важно для прогнозирования следующего интересующего контента. 1
• Автокодировщики. 1 Обучаются на задачах восстановления данных, помогая выявлять скрытые паттерны в пользовательских предпочтениях. 1
• Генеративные состязательные сети (GAN). 1 Используются для создания нового контента или предсказания того, что может понравиться пользователю, на основе имеющихся данных. 1

Например, Netflix использует гибридный подход, комбинируя коллаборативную и контентную фильтрацию с мощными нейросетями. 1 Spotify применяет нейросети для создания персонализированных плейлистов, анализируя не только музыкальные предпочтения, но и создавая аудиоподписи для каждого трека, чтобы находить музыку с похожими характеристиками. 1 YouTube использует глубокие нейросети для анализа поведения пользователей, учитывая множество факторов, таких как время просмотра, взаимодействие с видео (лайки, комментарии), и даже текстовые данные, такие как заголовки и описания видео. 1